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龙图腾网恭喜上海双深信息技术有限公司申请的专利针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115834913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211481453.1，技术领域涉及：H04N19/91；该发明授权针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法及系统是由陈也达;武祥吉;张子文;袁庆祝;冯溢设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法及系统，通过结合深度学习编解码生成的量化特征的分布，对熵编码与熵解码的流程进行改进，相较于现有ANS而言，熵编码速度可以提升一倍，熵解码速度可以提升3倍，而且还可以保障重建图像的质量。

本发明授权针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对深度学习编解码模型的ANS熵编码与熵解码方法，其特征在于，包括：获取图像经编码网络与量化模块处理得到的量化特征，将量化特征转化为有限符号序列，将有限符号序列中每一符号对应的概率映射到M区间，获得每一符号的频数；其中，M＝2K，K为设定的正整数，M区间为[0,M]；ANS熵编码的步骤包括：步骤S11，基于当前符号的频数、前一个符号的状态以及K计算当前符号的状态；步骤S12，利用M设置第一阈值，当当前符号的状态大于等于第一阈值时，将当前符号的状态右移K位，并将右移的K位加入码流；步骤S13，循环执行步骤S11与步骤S12对每一个符号进行熵编码，直至有限符号序列中的所有符号都完成熵编码；ANS熵解码的步骤包括：步骤S21，基于当前符号的状态计算前一个符号的状态的区间slot；步骤S22，使用优化的二分查找法确定前一个符号的状态的区间slot所属的累积频数区间，将确定的累积频数区间的下限记为Ct，并结合Ct计算前一个符号的状态的余数；步骤S23，结合前一个符号的状态的余数计算出前一个符号的状态；步骤S24，利用M设置第二阈值，当前一个符号的状态小于第二阈值时，将前一个符号的状态左移K位，将码流前K位移入前一个符号的状态的低K位；步骤S25，循环执行步骤S21与步骤S24，完成有限符号序列中所有符号状态的熵解码。

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